University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

AgenticRL: Self-Refining Agentic Reinforcement Learning for Vision-Conditioned UAV Navigation

面向视觉条件的无人机导航的自优化智能体强化学习

Roohan Ahmed Khan, Yasheerah Yaqoot, Amir Atef Habel, Muhammad Ahsan Mustafa, Dzmitry Tsetserukou

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出AgenticRL框架，利用多模态GPT智能体自动设计奖励函数、通过闭环自改进优化策略，在多种无人机导航任务中提升性能并实现高成功率。

Reasoning over Semantic IDs Enhances Generative Recommendation

基于语义ID的推理增强生成式推荐

Yingzhi He, Yan Sun, Junfei Tan, Yuxin Chen, Xiaoyu Kong, Chunxu Shen, Xiang Wang, An Zhang, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tencent Inc.（腾讯公司） 纠错

AI总结 提出SIDReasoner两阶段框架，通过增强语义ID与语言的对齐和结果驱动的强化优化，实现无需大量推理标注的有效推理，提升生成式推荐的准确性、可解释性和跨领域泛化能力。

Comments Accepted by KDD 2026

PRISM: Parallel Residual Iterative Sequence Model

PRISM: 并行残差迭代序列模型

Jie Jiang, Ke Cheng, Xin Xu, Mengyang Pang, Tianhao Lu, Jiaheng Li, Yue Liu, Yuan Wang, Jun Zhang, Huan Yu, Zhouchen Lin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出PRISM模型，通过写-遗忘解耦和两阶段代理架构，将迭代优化并行化，在保持表达能力的同时实现174倍吞吐量提升。

Comments 21 pages, 2 figures

MemCast: Memory-Driven Time Series Forecasting with Experience-Conditioned Reasoning

MemCast：基于经验条件推理的记忆驱动时间序列预测

Xiaoyu Tao, Mingyue Cheng, Ze Guo, Shuo Yu, Yaguo Liu, Qi Liu, Shijin Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出MemCast框架，将时间序列预测转化为经验条件推理任务，通过层次化记忆学习历史模式、推理智慧和一般规律，并采用动态置信度适应策略实现持续进化，在多个数据集上优于现有方法。

Rethinking the Flow-Based Gradual Domain Adaptation: A Semi-Dual Optimal Transport Perspective

重新思考基于流的渐进域适应：半对偶最优传输视角

Zhichao Chen, Zhan Zhuang, Yunfei Teng, Hao Wang, Fangyikang Wang, Zhengnan Li, Tianqiao Liu, Haoxuan Li, Zhouchen Lin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 针对渐进域适应中中间域构建问题，提出熵正则化半对偶非平衡最优传输框架，避免似然估计，实现稳定训练并提升性能。

Comments The paper has been accepted for presentation as a regular paper at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

WorldPlay: Towards Long-Term Geometric Consistency for Real-Time Interactive World Modeling

WorldPlay：面向实时交互式世界建模的长期几何一致性

Wenqiang Sun, Haiyu Zhang, Haoyuan Wang, Junta Wu, Zehan Wang, Zhenwei Wang, Yunhong Wang, Jun Zhang, Tengfei Wang, Chunchao Guo

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出WorldPlay流式视频扩散模型，通过双重动作表示、重构上下文记忆和上下文强制蒸馏方法，实现实时交互式世界建模并保持长期几何一致性，生成24 FPS的720p长视频。

Comments project page: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/, demo: https://3d.hunyuan.tencent.com/sceneTo3D, code: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-WorldPlay

Breaking the Curse of Dimensionality: Diffusion Models Efficiently Learn Low-Dimensional Distributions

打破维度诅咒：扩散模型高效学习低维分布

Peng Wang, Huijie Zhang, Zekai Zhang, Siyi Chen, Yi Ma, Qing Qu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出新数学框架，证明扩散模型通过等价于子空间聚类，能以线性于内在维度的样本复杂度学习低维分布，避免维度诅咒。

Comments 37 pages, 8 figures, 2 tables, JMLR publication